사용자 지정 계층

딥러닝을 위한 사용자 지정 계층 정의

대부분의 작업에서 내장 계층을 사용할 수 있습니다. 작업에 필요한 내장 계층이 없는 경우 자신만의 고유한 사용자 지정 계층을 정의할 수 있습니다. 학습 가능한 파라미터와 상태 파라미터를 포함하는 사용자 지정 계층을 정의할 수 있습니다. 사용자 지정 계층을 정의한 후에는 이 계층이 유효하고, GPU와 호환되며, 올바르게 정의된 기울기를 출력하는지 확인할 수 있습니다. 지원되는 계층 목록은 딥러닝 계층 목록 항목을 참조하십시오.

함수

모두 확장

사용자 지정 계층

`functionLayer`	Function layer (R2021b 이후)
`checkLayer`	Check validity of custom or function layer
`setLearnRateFactor`	계층의 학습 가능한 파라미터에 대한 학습률 인자 설정
`setL2Factor`	계층의 학습 가능한 파라미터의 L₂ 정규화 인자 설정
`getLearnRateFactor`	계층의 학습 가능한 파라미터에 대한 학습률 인자 가져오기
`getL2Factor`	계층의 학습 가능한 파라미터의 L₂ 정규화 인자 가져오기
`networkDataLayout`	Deep learning network data layout for learnable parameter initialization (R2022b 이후)

신경망 조합

`dlnetwork`	Deep learning neural network (R2019b 이후)
`findPlaceholderLayers`	Find placeholder layers in network architecture imported from Keras or ONNX
`replaceLayer`	Replace layer in neural network
`PlaceholderLayer`	Layer replacing an unsupported Keras or ONNX layer

도움말 항목

사용자 지정 계층 개요

사용자 지정 딥러닝 계층 정의하기
사용자 지정 딥러닝 계층을 정의하는 방법을 알아봅니다.
Check Custom Layer Validity
Learn how to check the validity of custom deep learning layers.

사용자 지정 계층 정의하기

학습 가능한 파라미터를 갖는 사용자 지정 딥러닝 계층 정의하기
이 예제에서는 SReLU 계층을 정의하고 이를 컨벌루션 신경망에서 사용하는 방법을 보여줍니다.
Define Custom Deep Learning Layer with Multiple Inputs
This example shows how to define a custom weighted addition layer and use it in a convolutional neural network.
Define Custom Deep Learning Layer with Formatted Inputs
This example shows how to define a custom layer with formatted dlarray inputs.
Define Custom Recurrent Deep Learning Layer
This example shows how to define a peephole LSTM layer and use it in a neural network.
Specify Custom Layer Backward Function
This example shows how to define a SReLU layer and specify a custom backward function.
Custom Layer Function Acceleration
Accelerate custom layer forward and predict functions by caching and reusing traces.
Define Custom Deep Learning Layer for Code Generation
This example shows how to define a SReLU layer that supports code generation.

신경망 구성 및 중첩 계층

Deep Learning Network Composition
Define custom layers that contain neural networks.
Define Nested Deep Learning Layer Using Network Composition
This example shows how to define a nested custom deep learning layer.
Train Network with Custom Nested Layers
This example shows how to create and train a network with nested layers defined using network composition.
Weight Tying Using Nested Layer
This example shows how to implement weight tying using a nested layer.